Building a social network from criminal investigation data: a multivariate graph transformation approach

Conférence de Guy Melançon.
Jeudi 9 novembre, de 11h45 à 13h30,
à l'UdeM, salle C-1017-02

Résumé :

Criminal investigation data consists of heterogeneous observations concerning individuals, meetings, vehicles, telephones, calls, etc., without necessarily specifying whether individuals have been in contact or know each other. However, the possibility of inferring a "social" network (a network of links between individuals) from this heterogeneous data is of interest in that it enables different centralities to be calculated to support the analysis of the network. We present an approach developed in collaboration with crime experts to infer a weighted social network from investigation data modeled as a multivariate graph. The proposed algorithm is "explainable" and allows experts to access the original data that led to the inference of a link between two individuals.

Biographie :

Guy Melançon, professeur à l'Université de Bordeaux (France). Après avoir obtenu un doctorat de l'Université du Québec à Montréal en mathématiques (1991), il a été maître de conférences à Bordeaux, puis chercheur au CWI à Amsterdam aux Pays-Bas (1998-2000) avant d'occuper un poste de professeur à l'Université Montpellier. En 2007, il revenait sur le site bordelais pour prendre la direction d'une équipe-projet Inria jusqu'en 2012. Ses recherches sont menées au sein d'un large réseau de collaborateurs européens développé à l'occasion de nombreux projets des campagnes FP6, FP7 et H2020. Plus récemment (2018-2022), il occupait la fonction de vice-président en charge du numérique à l'Université de Bordeaux.